调查显示,高管们认为人工智能让工作描述变得过时了

作者: 佚名 2019-03-22 14:13:26

最近的一项研究表明,看到机器抢走任务会让人类员工士气低落。这项研究是由康奈尔和耶路撒冷的希伯来大学(Cornell and Hebrew University of Jerusalem)的研究人员进行的,旨在通过一系列游戏研究人类是如何对抗机器的。(Dan Robitzski对结果进行了很好的总结。)

调查显示,高管们认为人工智能让工作描述变得过时了

正如一位研究参与者(人类)所说:“与机器人竞争我感到非常有压力。在一些回合中,我一直看到机器人的分数越来越高,这让我感到非常神经紧张。”

关键是帮助员工获得舒适感,提供培训让他们准备好与人工智能系统协作。企业***希望他们的员工在工作中接受人工智能,因为公司对人工智能有很大的计划——并且希望它最终能够扩展——而不是取代——人类员工的能力。埃森哲研究所最近对1,200名商业***和14,000名工人进行的一项研究表明,人工智能将为人们的日常工作带来重大变化,从根本上重新定义或重新设计他们目前的工作岗位。接受调查的高管中有近一半(46%)的人表示,由于机器承担了日常任务,而且人们转向基于项目的工作,“传统的职位描述已经过时”。29%的***进的人工智能公司的负责人表示,他们已经对工作进行了大量重新设计。

埃森哲的调查发现,近四分之三的高管(74%)计划在未来三年内使用人工智能将任务自动化的可能性“大”或“非常大”。与此同时,几乎所有人(97%)也表示其目的是提高工人的能力。他们设想他们的员工能与智能机器进行富有成效的合作。

埃森哲的报告作者Ellyn Shook和Mark Knickrehm表示,与此同时,高管们低估了员工获得相关技能的意愿。平均而言,高管们认为只有约四分之一(26%)的员工“准备好采用人工智能”,并将员工的抵制视为一个主要障碍。然而,从工人的角度来看,68%的高技能员工和近一半(48%)的低技能员工对人工智能对他们的工作的影响持肯定态度。总体而言,67%的员工认为发展与人工智能协同工作的技能非常重要。

因此,高管们乐观地认为人工智能会改善工作,但似乎并没有完全理解他们的员工希望开始学习如何与人工智能协同工作。为了解决这种脱节问题,Shook和Knickrehm提供了以下建议:“重新构想工作”,并在即将到来的人工智能时代推动员工队伍:

不断评估任务和技能,而不是工作。“公司需要确定必须执行的新任务” ,并“将这些任务分配给人类员工或机器”。这样的努力正在进行中,并且需要不断进行重新评估,“一些公司发现他们需要纠正他们对机器的初始工作分配。毕竟,许多人工智能系统不是完全自动化的,需要人类的大量输入和调整。”

创建新角色。Shook和Knickrehm表示,这是至关重要的,因为“人工智能使人们能够承担更高价值的工作。”他们表示:“运营工作将变得更具洞察力和战略性,而单一技能角色将变成多技能。”例如,“消费者品牌将越来越依赖人工智能聊天机器人在大众市场中代表他们。人格培训师将被要求为不同情况开发适当的语调、幽默感和同理心。医疗保健人工智能代理面对患者所需要的敏感度与面对杂货顾客的超市人工智能代理不同。”

将技能映射到新角色。埃森哲的作者表示,在许多情况下,那些工作角色被自动化取代的员工可以从事更高价值的工作,埃森哲的作者们表示:“使用人工智能和其他技术为客户提供更明智的服务。”他们表示:“接收订单处理和应付账款收款。埃森哲的一个客户已经生成了人类-人工智能混合劳动力,其中算法可以预测哪些订单存在问题,例如取消或支付纠纷的风险。因此,员工可以花更多时间关注高风险的情况并用积极主动的方式应对可能出现的负面结果。这种方法需要培训人员,帮助他们培养一系列专业知识和能力——从行业知识到分析和数据解释,再到以新方式与客户合作所需的软技能。”

需要优先考虑发展的技能。在埃森哲的调查中,有效部署人工智能的最重要技能包括资源管理、领导力、沟通、复杂的问题解决和判断/决策。Shook和Knickrehm表示:“对于与人工智能合作来说,需要的最有价值的人类技能将是在机器无能为力的时候,干预、制定或纠正决策所需的判断技能。”

应用数字化学习体验。这些作者表示:“数字学习方法,如虚拟现实和增强现实技术,可以提供真实的模拟,帮助工人掌握新的手工任务,使他们可以使用智能机器。”

人工智能 数字化 高管
上一篇:比尔·盖茨:AI应该被用来改善教育和医疗 下一篇:人工智能大行其道:科技公司需要设置“首席偏差官”
评论
取消
暂无评论,快去成为第一个评论的人吧

更多资讯推荐

欺诈不可怕,机器学习算法分分钟拿下! 精选

根据一项调查,采用基于AI的解决方案的防欺诈专家中有80%认为AI对打击欺诈者有效。但是,仍然存在的问题是弄清楚哪种机器学习算法可以有效地检测未知的欺诈模式。监督学习和无监督学习算法哪一个更有效?

读芯术 ·  2天前
助力抗疫,人工智能和大数据将全面爆发? 精选

新型冠状病毒肺炎疫情的爆发和传播,牵动着全国人民的心。社会各界纷纷投入到这场没有硝烟的疫情阻击战中。

中国经营报 ·  3天前
人工智能和区块链如何在2020年彻底改变移动应用产业?

2020年也不例外。移动应用行业将以明显的方式增长。人们需要了解人工智能行业将发生什么变化,以及企业在新的一年中如何计划使用这些革命性技术。

Pradeep Makhija ·  3天前
人工智能“捷径”将模拟速度提高数十亿倍

即使用最快的超级计算机模拟复杂的自然现象也要花上几个小时,如大气雾霾如何影响气候。

辛雨 ·  3天前
人工智能如何推动神经科技发展?

神经科技以人类神经系统原理为基础,旨在研究人类大脑这一极为复杂的模型架构。在实际作用方面,神经科技将帮助研究人员了解大脑功能与引发功能障碍的原因,并助力医生治疗各类神经系统疾病。至于具体应用,神经科技目前主要关注增强认知能力、改善睡眠并改善长寿人群的大脑健康等。

佚名 ·  4天前
2020年了,深度学习接下来到底该怎么走?

机器学习资深从业者 Ajit Rajasekharan 在本文中汇集了深度学习领域各路大佬的想法,并分享了他本人的一些思考。

亚希伯恩•菲 ·  4天前
AI战「疫」:百度开源口罩人脸检测及分类模型

2 月 13 日,百度飞桨宣布开源业界首个口罩人脸检测及分类模型。基于此模型,可以在公共场景检测大量的人脸同时,把佩戴口罩和未佩戴口罩的人脸标注出来,快速识别各类场景中不重视、不注意防护病毒,甚至存在侥幸心理的人,减少公众场合下的安全隐患。

Synced ·  4天前
2020年,比较适合AI的5种编程语言

AI系统的开发必须有计算机代码,而计算机程序的开发有不同类型的编程语言可以选择。本文分析哪些编程语言最适合你的人工智能或机器学习用例开发。

CSDN App ·  4天前
Copyright©2005-2020 51CTO.COM 版权所有 未经许可 请勿转载